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社区检测研究论文合集

community detection 深度学习图分类张量分解谱方法 Github 开源项目

该页面汇总了社区检测领域的最新研究论文，覆盖深度学习、矩阵分解、标签传播、张量分解、谱方法等多种方法。资源包括实现代码以及分类、回归、欺诈检测、梯度提升等相关主题的其他资源。探索更多关于图分类、决策树和时间序列分析的前沿研究，帮助深入理解社区检测方法及其应用。

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介绍相关项目

awesome-neural-geometry - 神经表征几何学全面资源汇编

Github几何机器学习开源项目微分几何拓扑学神经几何群论

这个开源项目汇集了神经表征几何学领域的全面资源,涵盖大脑、深度网络等多个研究方向。内容包括抽象代数、微分几何等基础知识,以及几何机器学习、计算神经科学的前沿进展。项目还提供开源数据集和软件库链接,为研究人员提供便利。作为一个持续更新的协作平台,该项目致力于为神经表征中的对称性和几何学研究提供全面参考。

awesome-llm-and-aigc - 大型语言模型、视觉基础模型及人工智能生成内容的关键项目、数据集和应用合集

AI Generated ContentGithubLarge Language Model应用开发平台开源项目数据集神经网络架构

awesome-llm-and-aigc项目整合了大型语言模型、视觉基础模型及人工智能生成内容的关键项目、数据集和应用。项目涵盖了神经网络架构、多种语言和视觉模型的开发实现，到具体的应用平台，为研究人员和开发者提供全面资源。适合寻找最新的行业动态、学习资源和社区交流的技术人员和爱好者。通过加入关键词如'开源', 'AI技术', '整合'，进一步提高SEO优化效率。

Awesome-LLM-for-RecSys - 关于大型语言模型（LLM）相关推荐系统主题的论文和资源的集合

ACM Transactions on Information SystemsChatGPTGithubLLM开源项目推荐系统论文更新

Awesome-LLM-for-RecSys聚焦大语言模型与推荐系统的交汇点，提供领先的研究成果与资源。该项目持续跟踪最新动态，举行定期论文评述，旨在为研究者和开发者深化对LLM在推荐系统中应用的理解提供支持。

awesome-yolo-object-detection - YOLO目标检测开源项目与资源汇编

GithubYOLO实时检测开源项目机器学习目标检测视觉AI

提供YOLO目标检测的全面资源汇编。包含官方以及多个针对特殊任务或硬件的优化版本，涵盖YOLOv1至YOLOv7等系列。项目中还包括丰富的学习资源、应用示例及工具，为学者和开发者提供了解及使用YOLO技术的优质资料。

awesome-agi-cocosci - 人工智能和计算认知科学研究资源大全

Github人工智能可解释性开源项目归纳推理计算认知科学认知科学

这个项目整理了人工智能和计算认知科学领域的重要学习资源,包括基础课程、教程、论文和专著。涵盖归纳推理、解释、概念表示、问题解决等多个研究方向,有助于推动高级机器智能发展和深化人类认知理解。项目内容全面,适合不同水平的研究人员参考使用。

awesome-recommend-system-pretraining-papers - 推荐系统预训练及大型语言模型论文资源

GithubRecommend System大语言模型开源项目数据集用户表示预训练预训练模型

awesome-knowledge-graph - 知识图谱技术资源汇总涵盖数据库工具和学习材料

Github图可视化图数据库图计算框架开源项目知识图谱语义网络

该项目汇总了知识图谱领域的重要资源,包括图数据库、存储系统、计算框架、可视化工具、工程技术和数据集等。内容涵盖从基础设施到学习材料的多个方面,为开发者、研究人员提供全面的技术参考。列表不断更新,持续收录优质资源,是深入了解和应用知识图谱技术的重要参考。

Awesome-Learning-with-Label-Noise - 噪声标签学习研究资源汇总

Github开源项目数据集机器学习标签噪声深度学习算法

Awesome-Learning-with-Label-Noise项目汇总了噪声标签学习领域的重要资源。该项目收集2008年以来的相关论文、代码和工具，涵盖多种噪声标签处理方法。这一资源列表为研究人员和开发者提供全面参考，有助于解决噪声标签问题，促进机器学习在不完美数据环境中的应用。

Spectral-Graph-Survey - 谱图神经网络研究综述与发展趋势

Github图信号处理图神经网络开源项目空间域谱图卷积频谱域

该项目汇集了谱图神经网络领域的重要研究成果，包括里程碑论文、空间和谱域方法对比以及双胞胎论文等。内容涵盖2015年至2023年的关键进展，系统梳理了该领域的发展脉络。项目不仅总结现有工作，还探讨未来趋势，为谱图神经网络研究提供全面参考。

Awesome-diffusion-model-for-image-processing - 扩散模型在图像处理领域的最新进展与应用汇总

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